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        神策數(shù)據(jù)文娛解決方案之留存篇:如何有效盤活存量用戶?

        2022-05-27 18:55 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
         
        神策數(shù)據(jù)文娛解決方案之留存篇:如何有效盤活存量用戶?


          為了幫助互聯(lián)網(wǎng)文娛平臺通過精細化運營,實現(xiàn)提升用戶留存、消費時長、營收貢獻等三大業(yè)務目標,神策數(shù)據(jù)基于多年數(shù)據(jù)驅(qū)動的實踐,推出文娛行業(yè)解決方案,整個方案拆解為增長、留存、商業(yè)化三個部分,分別為這三部分提供業(yè)務和策略解決方案。


          本篇為神策文娛解決方案系列文章之留存篇,將結合多個案例,重點介紹如何通過精細化的用戶運營、內(nèi)容運營及活動運營,幫助文娛平臺真正盤活存量用戶,實現(xiàn)高留存。

          1、用戶運營

          互聯(lián)網(wǎng)文娛用戶的生命周期包含新手期-成長期-成熟期-沉默&流失期等階段,根據(jù)不同階段用戶的特征和目標進行分層運營。



          新手期

          這個階段的主要運營目標是讓用戶在短時間內(nèi),體驗產(chǎn)品核心功能,快速get到產(chǎn)品的核心價值。典型的應用場景包括:內(nèi)容冷啟動和內(nèi)容推薦,即基于用戶首日行為的相關內(nèi)容推薦,新手任務激勵等;不管是在線閱讀、視頻音頻還是社區(qū)社交平臺,都需要讓用戶盡快找到感興趣的內(nèi)容等。

          在神策的解決方案中,對新手期的用戶,通過診斷注冊流程,分析過程中的阻塞點,定位流失問題及人群,從而提升注冊轉(zhuǎn)化率。針對新手期的冷啟動,可以基于用戶的點擊反饋快速發(fā)現(xiàn)其興趣點,通過差異化的分發(fā)策略提升新用戶的留存。比如用戶看到某篇古言小說軟文后下載了APP,那用戶登錄平臺后的內(nèi)容推薦應優(yōu)先以古代言情類的小說為主。

          案例:

          某垂直社交領域頭部產(chǎn)品,對于新用戶注冊體驗流程進行分析,通過注冊漏斗發(fā)現(xiàn)新用戶轉(zhuǎn)化率約50%,一半的用戶沒能完成注冊體驗到產(chǎn)品就流失了,遠不如預期,再通過細分維度查看,發(fā)現(xiàn)完善資料提交環(huán)節(jié)流失較多。

          于是進行新注冊流程的設計優(yōu)化:將原本單頁面的完善資料頁改良成多步驟型注冊流程;用戶單個頁面完善一個資料,再通過點擊「下一步」逐步完善,最后完成注冊進入主頁面。經(jīng)過改良后的新注冊流程取得了非常好的效果,按月長期觀測總體轉(zhuǎn)化率,相較于舊版提升了95%+,幾乎達到了注冊環(huán)節(jié)無流失。

          成長期

          成長期的用戶,要增強用戶對產(chǎn)品的使用粘性,比如可以通過對搜索頁面進行產(chǎn)品設計和運營干預,結合推薦策略和A/B測試,觸發(fā)更多用戶主動行為,促進內(nèi)容消費轉(zhuǎn)化。再比如,分析用戶尋找內(nèi)容的路徑,從而優(yōu)化流量分發(fā)入口,提升用戶的消費效率。



          案例:

          某知識付費領域產(chǎn)品,為用戶提供書籍精華解讀、精品課程、學習社群和電子書等知識付費服務。通過神策分析平臺的事件分析、留存分析等,洞察到用戶留存尚有提升空間,且首頁內(nèi)容點擊率偏低,于是決定提升內(nèi)容針對性,提升推薦效率:基于歷史閱讀行為和歷史搜索行為,一是短信/push推送相應熱門書籍,二是首頁資源位推薦相應熱門書籍,結合手動調(diào)整資源位內(nèi)容,提升了用戶活躍和內(nèi)容點擊率。

          成熟期

          成熟期,主要的運營目標是讓更多的用戶付費,提升平臺變現(xiàn)情況。一方面,平臺可以通過付費權益的免費試用,吸引更多用戶付費。另一方面平臺上用戶的付費程度存在差異,根據(jù)不用用戶的價值敏感程度,發(fā)放不同面值的優(yōu)惠券,進行精細化的分層運營,從而降低用戶轉(zhuǎn)化成本。



          沉默&流失期

          沉默&流失期,需要對高流失風險客戶深度洞察,進行流失用戶召回。一般可以用熱門內(nèi)容Push進行站內(nèi)/站外召回。因為用戶流失是一個過程,不是一個節(jié)點,用戶流失之后再召回很難100%召回,所以要在用戶流失前,進行有效觸達,防止或者延緩用戶流失,并且召回要有周期性,進行多次召回無果的用戶可自動標記為無價值/流失用戶。

          除了對流失用戶進行召回,對文娛平臺來說,對流失的內(nèi)容創(chuàng)作者進行召回也很重要。通常,內(nèi)容創(chuàng)作者在平臺進行創(chuàng)作有三大動力:獲得平臺的創(chuàng)作支持、獲得平臺的流量曝光、能在平臺實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。平臺可以通過數(shù)據(jù)分析及時評估不同類型、頻道創(chuàng)作者的活躍度,通過標簽和數(shù)據(jù)洞察,及時發(fā)現(xiàn)高流失風險的高價值創(chuàng)作者,當發(fā)現(xiàn)創(chuàng)作者流失時,可以具體分析其是在以上哪個方面喪失了創(chuàng)作動力,采取針對性的召回策略。

          2、內(nèi)容運營

          神策為互聯(lián)網(wǎng)文娛梳理了內(nèi)容運營指標體系,涵蓋內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容消費、質(zhì)量評估、用戶消費等,為精細化內(nèi)容運營提供數(shù)據(jù)分析助力。



          內(nèi)容生產(chǎn)

          在內(nèi)容生產(chǎn)上,比如可以通過A/B實驗優(yōu)化創(chuàng)作者工具,讓更多用戶從消費者到創(chuàng)作者,盤活整體內(nèi)容生態(tài)。

          案例:

          某海外短視頻軟件,在創(chuàng)作者工具中,拼圖創(chuàng)作工具制作門檻相對較低,之前對該創(chuàng)作工具的定位聚焦于“制作”而非“社區(qū)創(chuàng)作”,導致用戶制作的拼圖內(nèi)容只有少量能夠順利轉(zhuǎn)化為社區(qū)中的流通內(nèi)容。

          為了盤活整體內(nèi)容生態(tài),讓用戶從消費者轉(zhuǎn)變?yōu)槌蹼A內(nèi)容創(chuàng)造者,低門檻完成投稿、互動等行為,提高產(chǎn)品留存,平臺對總體投稿水平進行分析,定位拼圖制作功能對平臺的影響,收集發(fā)布路徑的A/B試驗數(shù)據(jù),進而分析新路徑帶來的留存影響,分析A/B試驗數(shù)據(jù),同時構建定向引入且有投稿行為的用戶人群包,用于分析其在站內(nèi)的消費行為與投稿留存。經(jīng)過以上分析和優(yōu)化,發(fā)布拼圖視頻量提升兩倍以上,發(fā)布拼圖用戶量提升將近兩倍,大盤投稿量和成功投稿用戶數(shù)均有顯著提升,用戶消費數(shù)據(jù)無負向影響。

          內(nèi)容冷啟動

          在內(nèi)容冷啟動上,制定定向內(nèi)容冷啟動策略,將新內(nèi)容推薦給感興趣的用戶。

          內(nèi)容冷啟目的是將用戶內(nèi)容消費偏好與上新內(nèi)容屬性結合,在內(nèi)容進入系統(tǒng)伊始,由于缺乏用戶行為反饋,更依賴于內(nèi)容本身的固有屬性來進行冷啟動。

          平臺可以給予小流量曝光,無差別完全隨機冷啟,但完全隨機曝光的弊端是會有不偏好該類內(nèi)容的人群產(chǎn)生負向反饋,導致推薦數(shù)據(jù)偏差。因此,神策智能推薦可以通過NLP標簽定向推薦新內(nèi)容給感興趣的人群,且在推薦過程中,內(nèi)容、封面、作品介紹、人群、時機等變量的最佳組合可以搭配A/B測試,提高運營決策質(zhì)效。

          比如將新內(nèi)容推薦給兩組人群,或者針對同一群用戶展示不同的內(nèi)容封面和簡介,對比兩組策略的閱讀轉(zhuǎn)化率,從而找到最佳策略,完成內(nèi)容冷啟動。



          內(nèi)容消費

          在內(nèi)容消費上,提供差異化的內(nèi)容消費場景和路徑,引導用戶消費更多內(nèi)容。

          比如為了讓用戶探索更多元的內(nèi)容,可以用“小紅點”引導,而小紅點的引導頻次、是否帶數(shù)字以及引導后的頁面承接等運營細節(jié),都需要A/B試驗不斷驗證;比如為優(yōu)化用戶消費路徑,用戶打開APP時不一定是首頁,而是高消費的頁面等;比如用戶主動觸發(fā)的行為場景中,可以進行多種場景的內(nèi)容消費轉(zhuǎn)化,例如搜索頁面,可以進行產(chǎn)品設計和運營干預,頁面資源位內(nèi)容推薦是算法還是運營推薦等,到底哪種方式對提升內(nèi)容消費深度有幫助,需要通過A/B測試和算法推薦不斷嘗試。



          案例:

          某小說閱讀平臺基于數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)大部分用戶在閱讀完第一本書后,因未匹配到感興趣的第二本書而大量流失,于是基于算法結合用戶歷史行為和內(nèi)容數(shù)據(jù),構建深度學習模型,在推薦場景下精準匹配用戶喜好,把合適的內(nèi)容推給感興趣的人;同時,還基于用戶不同興趣領域標簽,使用UCB算法,高效探索用戶的潛在興趣,確保推薦小說的多樣性。通過覆蓋用戶不同的興趣領域、拓展用戶興趣,實現(xiàn)在推薦場景下盡可能的給用戶提供豐富的小說內(nèi)容,促使用戶可以長期留存。

          內(nèi)容評估

          內(nèi)容引入后,平臺需要提升內(nèi)容的質(zhì)量。基于產(chǎn)品當前的業(yè)務目標,需要制定內(nèi)容質(zhì)量評估體系,用于篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。神策數(shù)據(jù)總結了內(nèi)容評估五大維度:消費價值、社區(qū)價值、DAU增益、稀缺性、營收價值,具體來說:

          消費價值:可用完播率、深度消費率、消費時長、收藏率等評估

          社區(qū)價值:可用評論率、關注率評估

          DAU增益:可用分享率、會員轉(zhuǎn)化率評估

          稀缺性:通過內(nèi)容生產(chǎn)占比與內(nèi)容消費占比的對比分析評估內(nèi)容稀缺性

          營收價值:可通過會員轉(zhuǎn)化率、打賞率評估;消費金額等

          有了內(nèi)容評估的標準,要提升優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給,需要流量激勵,扶持流量轉(zhuǎn)化為更多的粉絲、更高的互動,促使創(chuàng)作者生產(chǎn)更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。同時,也要對負向內(nèi)容做打壓,避免劣幣驅(qū)良幣,反哺內(nèi)容引入策略。同時,在內(nèi)容評估上,可以基于平臺欄位質(zhì)量進行評估優(yōu)化,提升內(nèi)容消費情況等。


          案例:

          某小說閱讀平臺通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),對于沒有閱讀行為的用戶來說,曝光的前10本書是否吸引用戶至關重要,基于此,確定兩個書籍質(zhì)量評估的核心指標:曝光->閱讀的轉(zhuǎn)化率、閱讀->收藏的轉(zhuǎn)化率,前者反映出用戶對書籍的興趣程度,后者反映出書籍質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)程度。然后基于這兩個關鍵指標對平臺書籍進行分層評估,合理分發(fā)流量,比如對兩個指標都很高的書籍給予更多流量扶持,對于閱讀到收藏轉(zhuǎn)化率加高,但前者較低的書籍,判斷給予的流量是否有效被利用,并在吸引力優(yōu)化方向上發(fā)力。

          3、活動運營

          活動運營也是文娛平臺常見的業(yè)務抓手之一,以老拉新活動為例,神策幫助文娛平臺梳理出相關活動流程及活動評估指標體系,通過數(shù)據(jù)分析針對性地優(yōu)化活動效果。



          通常新用戶注冊行為發(fā)生在邀請頁H5,后續(xù)行為發(fā)生在App上,需要啟用「多對一」的ID關聯(lián)方案,將多端數(shù)據(jù)打通,神策可以提供完善的產(chǎn)品能力支撐。同時,邀請頁H5頁面往往被分享至第三方社交產(chǎn)品內(nèi),如微信、QQ、微博,或直接掃碼訪問,可以采取「渠道鏈接」中添加UTM參數(shù)的方式渠道標識、分享人ID。

          老用戶可能多次發(fā)生活動頁面瀏覽和分享行為,需要區(qū)分用戶的首次發(fā)生和重復發(fā)生,利用神策的「首次觸發(fā)事件」標記來標識用戶的首次行為。跟蹤用戶后續(xù)激活App的情況,App激活事件中自動記錄廣告系列來源為“邀請頁”,同時將廣告系列來源寫入用戶屬性中便于后續(xù)跟蹤分析。

          案例:

          某知識付費平臺開展某次拉新活動,首先通過漏斗定位各流程中轉(zhuǎn)化的阻塞點,結合行為事件數(shù)據(jù)下鉆、用戶屬性做探索性分析。其中,對于獲取驗證碼、注冊節(jié)點,需要關注失敗次數(shù)占比,失敗原因分布,及時優(yōu)化。

          比如在某知識付費平臺的一個老拉新活動中,注冊失敗的集中原因集中為:

          -邀請的對象已經(jīng)是產(chǎn)品老用戶。經(jīng)過分析是產(chǎn)品引導問題,為后續(xù)調(diào)整提供了方向。

          -手機號有誤:填寫手機號交互不合邏輯,為交互修改提供數(shù)據(jù)支撐。

          當拉來的新用戶在邀請落地頁上注冊成功后,此時通常會被引導下載App,該場景下需關注的指標是:注冊成功的用戶發(fā)生App激活的比率等。

          通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),新用戶完成注冊后到App激活的過程,中間發(fā)生了數(shù)據(jù)的斷層,因此圍繞“注冊成功到App激活轉(zhuǎn)化率”分析時,將場景進一步細化,聚焦注冊結果頁,根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)進行相關的調(diào)整和優(yōu)化,提升新用戶激活比率。



          此外,文娛平臺可以基于人群偏好與用戶行為表現(xiàn),構建一套精細化消息推送策略,比如從潛客到活躍到召回,每個階段推送不同的內(nèi)容及活動,例如潛客主要推送新手禮包、首次充值優(yōu)惠等;活躍用戶主要推送個性化內(nèi)容及互動激勵等;對于沉默用戶推送限時活動和用戶關懷等。

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